Kubernetes管理之master和Node

Kubernetes中的大部分概念如Node、Pod、Replication Controller、Service等都可以看作一种“资源对象”，几乎所有的资源对象都可以通过Kubernetes提供的kubectl工具（或者API编程调用）执行增、删、改、查等操作并将其保存在etcd中持久化存储。从这个角度来看，Kubernetes其实是一个高度自动化的资源控制系统，它通过跟踪对比etcd库里保存的“资源期望状态”与当前环境中的“实际资源状态”的差异来实现自动控制和自动纠错的高级功能。

在介绍资源对象之前，我们先了解一下Kubernetes集群的两种管理角色：Master和Node。

Master

Kubernetes里的Master指的是集群控制节点，每个Kubernetes集群里需要有一个Master节点来负责整个集群的管理和控制，基本上Kubernetes的所有控制命令都发给它，它来负责具体的执行过程，我们后面执行的所有命令基本都是在Master节点上运行的。Master节点通常会占据一个独立的服务器（高可用部署建议用3台服务器），其主要原因是它太重要了，是整个集群的“首脑”，如果宕机或者不可用，那么对集群内容器应用的管理都将失效。

Master节点上运行着以下一组关键进程。

Kubernetes API Server (kube-apiserver)：提供了 HTTP Rest 接口的关键服务进程，是Kubernetes里所有资源的增、删、改、查等操作的唯一入口，也是集群控制的入口进程。
Kubernetes Controller Manager (kube-controller-manager)：Kubernetes里所有资源对象的自动化控制中心，可以理解为资源对象的“大总管”。
Kubernetes Scheduler (kube-scheduler)：负责资源调度（Pod调度）的进程。

另外，在Master节点上还需要启动一个etcd服务，Kubernetes里的所有资源对象的数据全部是保存在etcd中的。

Node

除了Master，Kubernetes集群中的其他机器被称为Node节点，在较早的版本中也被称为Minion。与Master一样，Node节点可以是一台物理主机，也可以是一台虚拟机。Kubernetes Master将分配一些工作负载（应用程序）给每个Node，当某个Node宕机时，其上的工作负载会被Master自动转移到其他节点上去。

每个Node节点上的组件包括：

kubelet：负责Pod对应的容器的创建、启停等任务，同时与Master节点密切协作，实现集群管理的基本功能。
kube-proxy：实现Kubernetes Service的通信与负载均衡机制的重要组件。
Docker Engine（容器运行时）：Docker引擎，负责本机的容器创建和管理工作。

Node节点可以在运行期间动态增加到Kubernetes集群中，前提是这个节点上已经正确安装、配置和启动了上述关键进程，在默认情况下kubelet会向Master注册自己，这也是Kubernetes推荐的Node管理方式。一旦Node被纳入集群管理范围，kubelet进程就会定时向Master节点汇报自身的情报，例如操作系统、Docker版本、机器的CPU和内存情况，以及当前有哪些Pod在运行等，这样Master可以获知每个Node的资源使用情况，并实现高效均衡等资源调度策略。而某个Node超过指定时间不上报信息时，会被Master判断为“失联”，Node的状态被标记为不可用（Not Ready），随后Master会触发“工作负载大转移”的自动流程。

我们可以执行下述命令查看集群中有多少个Node：

# kubectl get nodes
NAME        STATUS    AGE
127.0.0.1   Ready     1d

然后，通过kubectl describe node 来查看某个Node的详细信息：

# kubectl describe node 127.0.0.1

Name:           127.0.0.1
Role:           
Labels:         beta.kubernetes.io/arch=amd64
            beta.kubernetes.io/os=linux
            kubernetes.io/hostname=127.0.0.1
Taints:         <none>
CreationTimestamp:  Mon, 02 Jul 2018 10:11:27 +0800
Phase:          
Conditions:
  Type          Status  LastHeartbeatTime           LastTransitionTime          Reason      Message
  ----          ------  -----------------           ------------------          ------      -------
  OutOfDisk         False   Tue, 03 Jul 2018 15:10:49 +0800     Mon, 02 Jul 2018 10:11:27 +0800     KubeletHasSufficientDisk    kubelet has sufficient disk space available
  MemoryPressure    False   Tue, 03 Jul 2018 15:10:49 +0800     Mon, 02 Jul 2018 10:11:27 +0800     KubeletHasSufficientMemory  kubelet has sufficient memory available
  DiskPressure      False   Tue, 03 Jul 2018 15:10:49 +0800     Mon, 02 Jul 2018 10:11:27 +0800     KubeletHasNoDiskPressure    kubelet has no disk pressure
  Ready         True    Tue, 03 Jul 2018 15:10:49 +0800     Mon, 02 Jul 2018 10:11:38 +0800     KubeletReady    kubelet is posting ready status
Addresses:      127.0.0.1,127.0.0.1,127.0.0.1
Capacity:
 alpha.kubernetes.io/nvidia-gpu:    0
 cpu:                   1
 memory:                1883844Ki
 pods:                  110
Allocatable:
 alpha.kubernetes.io/nvidia-gpu:    0
 cpu:                   1
 memory:                1883844Ki
 pods:                  110
System Info:
 Machine ID:            f9d400c5e1e8c3a8209e990d887d4ac1
 System UUID:           13C940BE-9125-4594-9C8B-82E19C997FF3
 Boot ID:           09a9b2bf-14cf-4e32-a724-8b279d44a387
 Kernel Version:        3.10.0-514.26.2.el7.x86_64
 OS Image:          CentOS Linux 7 (Core)
 Operating System:      linux
 Architecture:          amd64
 Container Runtime Version: docker://1.13.1
 Kubelet Version:       v1.5.2
 Kube-Proxy Version:        v1.5.2
ExternalID:         127.0.0.1
Non-terminated Pods:        (3 in total)
  Namespace         Name            CPU Requests    CPU Limits  Memory Requests Memory Limits
  ---------         ----            ------------    ----------  --------------- -------------
  default           mysql-pgb63     0 (0%)      0 (0%)      0 (0%)      0 (0%)
  default           myweb-c994c     0 (0%)      0 (0%)      0 (0%)      0 (0%)
  default           myweb-jgcqn     0 (0%)      0 (0%)      0 (0%)      0 (0%)
Allocated resources:
  (Total limits may be over 100 percent, i.e., overcommitted.
  CPU Requests  CPU Limits  Memory Requests Memory Limits
  ------------  ----------  --------------- -------------
  0 (0%)    0 (0%)      0 (0%)      0 (0%)
No events.

上述命令展示了Node的如下关键信息。

Node基本信息：名称、标签、创建时间等。
Node当前的运行状态，Node启动以后会做一系列的自检工作，比如磁盘是否满了，如果满了就标注OutOfDisk=True，否则继续检查内存是否不足（如果内存不足，就标注MemoryPressure=True），最后一切正常，就设置为Ready状态（Ready=True），该状态表示Node处于健康状态，Master将可以在其上调度新的任务了（如启动Pod）。
Node的主机地址与主机名。
Node上的资源总量：描述Node可用的系统资源，包括CPU、内存数量、最大可调度Pod数量等，注意到目前Kubernetes已经实验性地支持GPU资源分配了(alpha.kubernetes.io/nvidia-gpu=0)。
Node可分配资源量：描述Node当前可用于分配等资源量。
主机系统信息：包括主机等唯一标识UUID、Linux kernel版本号、操作系统类型与版本、Kubernetes版本号、kubelet与kube-proxy的版本号等。
当前正在运行等Pod列表概要信息。
已分配的资源使用概要信息，例如资源申请的最低、最大允许使用量占系统总量等百分比。
Node相关的Event信息。

Kubernetes管理之master和Node

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